Journal article

Baca gazlarının ekserji analizi ve yapay sinir ağları ile modellenmesi

Abstract

Normal 0 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:`Normal Tablo`; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:``; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:`Calibri`,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:`Times New Roman`; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Bu çalışmada doğal gaz yakıtlı endüstriyel fırınlara ait bacalardan çıkan baca gazları termodinamiksel açıdan incelenmiştir. Analizlerde, baca gazı bileşenlerinin insert ignore into journalissuearticles values(O 2 , CO 2 , H 2 O ve N 2 ); konsantrasyonu, baca gazı sıcaklığı ile baca gazı çıkış hızı deneysel ölçüm değerleri kullanılmıştır. Farklı çıkış parametrelerine göre baca gazlarıyla çevreye salınan kullanılabilir enerji insert ignore into journalissuearticles values(ekserji); miktarları hesaplanmış, daha sonra baca gazlarının fiziksel ve kimyasal özelliklerinin, ekserji kayıplarına etkisi irdelenmiştir. Ayrıca hesaplanan ekserji verileri Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); metoduyla modellenmiş ve gizli katmandaki nöron sayısı değiştirilerek en iyi doğruluğa sahip YSA modeli belirlenmiştir. Belirlenen YSA modeli ile baca gazlarının konsantrasyonu, çıkış sıcaklığı ve hızı kullanılarak baca gazlarının ekserjisi yüksek doğrulukta tahmin edilebileceği gösterilmiştir.

Keywords

Kimyasal ekserjiBaca gazıYSA

46 views · 9 downloads